​路径规划 matlab 代码

资 源 简 介

​路径规划 matlab 代码

详 情 说 明

路径规划是机器人导航中的核心问题，MATLAB凭借其强大的矩阵运算和可视化能力成为算法验证的理想工具。典型的路径规划实现包含以下几个关键技术环节：

首先需要建立环境模型，常用的方法包括栅格地图法和几何特征法。栅格法将工作区域离散化为二维数组，障碍物占据的栅格标记为不可通行区域，这种方法便于计算机处理但精度受分辨率限制。

避障算法方面，A*算法因其启发式搜索特性成为基础解决方案。它通过评估当前节点到终点的预估代价（常用曼哈顿距离或欧几里得距离）来优化搜索方向。Dijkstra算法可作为对比基准，而RRT算法更适合高维空间规划。

针对机器人运动约束，需要在路径平滑处理阶段考虑转弯半径限制。贝塞尔曲线或样条插值可用于将锯齿状原始路径转化为符合动力学约束的连续轨迹。

可行性验证环节应包含：路径连续性检查、障碍物间距检测、以及机器人本体与环境的碰撞测试。通过调整安全阈值参数，可以平衡路径的冒险程度与保守性。

该框架的扩展性体现在：替换代价函数可改变路径偏好（如最短时间/最省能），修改碰撞检测模块可适配不同机器人外形，增加动态障碍物处理层即可应对移动物体场景。通过MATLAB的动画工具箱可实现规划过程的可视化调试。